Fragebogen auswerten in 3 einfachen Schritten

In vielen natur-, wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereichen ist die Befragung das Mittel der Wahl für das Testen empirischer Hypothesen. In diesen einfachen 3 Schritten erklären wir die, wie du vorgehen kannst:

- Daten aufbereiten
- Daten deskriptiv darstellen
- Daten inferenzstatistisch prüfen

Schritt 1 Daten aufbereiten (70%)

Dieser Schritt stellt die umfangreichste Arbeit dar und macht ca. 70% der gesamten Analyse aus. Zur Datenaufbereitung zählen:

Datenbereinigung (löschen überflüssiger Variablen) Bestimmung der Skalenniveaus, labeln der Variablen und Werte Fehlende Werte löschen oder ersetzen (z.B. durch eine Mittelwertimputation) Überprüfung der Daten auf Plausibilität (stimmen die Daten?), Validität (stellen die Daten dar, was ich messen will?) und Reliabilität (Sind die Konstrukte messgenau?). In der Regel werden etablierte Messinstrumente verwendet, weshalb eine Validierung nicht notwendig ist. Soll ein eignes Messinstrument verwendet werden, müssen aufwändige Faktoranalysen (explorative, konfirmatorische) durchgeführt werden Erstellung der Konstrukte und Datentransformation (Recodierung negativ gepolter Items), dabei kann man sich in der Regel nach dem Manual der Originalstudien der Messinstrumente richten. Für viele Modelle müssen zusätzlich Dummy Variablen erstellt werden Sortieren des Datensatzes. Datenanalyse lebt von Übersichtlichkeit!

Schritt 2 Daten deskriptiv darstellen (10%)

Je nach Skalenniveau werden die Daten nun dargestellt. Für nominale Daten werden Häufigkeiten und Balkendiagramme abgebildet. Dasselbe erfolgt für ordinale Daten, nur kann hier der Median ergänzt werden. Metrische und quasi-metrische Daten werden mit allen Parametern von Verteilungen beschrieben (Mittelwert, Standardabweichung, Median…) Metrische- und quasi-metrische Daten werden mit Boxplots und Histogrammen abgebildet. Zudem werden sie auf Normalverteilung überprüft.

Schritt 3 Daten inferenzstatistisch prüfen (20%)

Dieser Schritt verursacht wohl die meisten Probleme. In Abhängigkeit der Hypothesen, des Skalenniveaus und der Verteilung der Daten muss der richtige Test auf Signifikanz gewählt werden. Zusätzlich muss daraus die Effektstärke berechnet werden. Ergänzend kann auch bayesianische Statistik erfolgen.

Hier beschreiben wir ausführlich, wie man den richtigen Test finden kann

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Im Folgenden siehst du Beispiele für Fragebogenauswertung in SPSS und R, jedoch können wir dich auch in JAMOVI, JASP, STATA und Python unterstützen:

Fragebogen Auswertung

Hier siehst du einen Überblick, bei welchen Fragebogen Auswertungen wir dich unterstützen können:

SPSS

R

JASP